本发明涉及一种基于图卷积神经网络的中医证型分类方法。结合了“辨证论治”和“状态辨识”两种中医诊疗逻辑，实现中医症状到中医证型的自动分类。本发明提出的模型由三个模块组成，即图构建、图卷积、分类器。首先，使用中医知识构建处方图；然后，在处方知识图谱上应用图卷积；最后，采用感知机分类器来实现对不同证型的分类。该模型采用中医关系建立图结构，基于图卷积进行症状与状态元素之间的关系表示学习，实现更准确的证型分类。本发明通过构建症状‑状态要素‑症状图结构，发掘中医症状、状态要素和证型之间的关系，基于图卷积神经网络实现证型的自动分类，为中医诊疗提供技术支撑，实现中医诊疗的计算机辅助化。